AI Agent Skills 从入门到精通：如何给 Agent 插上“扩展包”？收藏这一篇就够了！

哎，AI Agent到底行不行？要是你拿它和10年前的基于规则的任务型机器人（Task Bot）比单一任务的速度和准确度，那你就真的是在拿爱发电了——因为体验差得一塌糊涂，不翻车才怪。但，这并不意味着AI Agent没创新。它的创新不在于把老路走得更快，而是在于它敢去走没人走过的路！

你现在感觉到差距，是因为咱们正处在一个技术断层期。旧的“铁轨”上跑得飞快，可新来的“越野车”还没完全适应那复杂的路况。资本和厂商为了“炒概念”，硬是把还没断奶的AI Agent塞进了必须高可靠的业务场景里——这不就导致了你体验不爽嘛。

01Task Bot是怎么“倒退”的？

你还记得10年前那些Task Bot吗？就是我们说的槽位填充或者基于状态机的对话系统。当时的玩法是啥？简单！产品经理画好流程图，把所有可能的分支都想好。程序员就照着做，用户说A，跳到B；缺少时间参数？问一下。这个叫啥？叫确定性系统。特性很简单：只要路径设定好，执行就快，准，稳，完全不需要思考。就像火车跑在铁轨上，油门一踩到底，没啥可犹豫的。

02AI Agent的“难”在哪里？

AI Agent，尤其是基于ReAct架构（Reasoning + Acting）的系统，是啥？它是一个概率性系统。让Agent干活，它得先“观察”，然后“思考”，最后“行动”。每一步都是推理。这就好比换了一个刚拿到驾照的新司机，他要去一个目的地，每到一个路口都得停下来看地图，有时候还得下车检查一下路况，甚至可能开进死胡同再倒出来（反思死循环）。是不是感觉超慢？

所以，你的感受没错：时间增加了，因为以前是查表，现在是实时推理。而且，规划质量差，因为AI Agent总是在模仿人类解决问题的步骤，而不是在真正理解“最优解”。让一个概率模型来代替老旧的流程图，实在是降维打击——降的还是模型。

03为什么大厂还推AI Agent？

既然体验这么差，为什么大厂还要推AI Agent？为什么我们还要搞？答案很简单：Task Bot有个致命缺点——它不具备泛化能力。10年前的Task Bot，只要偏离一点预定脚本，它就只能说“对不起，我没听懂”。它能订机票，但你一问“我想去个暖和的地方，大概预算5000，帮我规划下行程并订票”，它就懵逼了。

而AI Agent的创新就出现在这里。它不仅能处理已知任务，更能应对未知任务，解决模糊指令。它不是为高频场景设计的，而是为那些我们平时从没遇到过的复杂场景而生的。别把AI Agent看成是一个联网的基础大模型，它的核心创新在于控制权的让渡。传统的代码开发，控制流（Control Flow）是固定的；而现在的Agent开发，控制流是动态生成的，这简直让开发者的工作变得天翻地覆。

04AI Agent的未来—不完美，但有未来

虽然现在的AI Agent在单一任务上不如传统的Task Bot快、准，但它的通用性和互动自然度可不是Task Bot能比的。未来的应用形态，很可能就是Agentic Workflow（代理工作流）。意思就是：用户的界面可能还是表单、按钮、画板，但在后台，有一个个小Agent在默默工作——帮你填表、修图、检查错别字，用户可能根本感受不到它们的存在，但系统会变得无比顺滑。

05很多人搞错了方向，Agent不是AI的最后一公里，“Skills才是！”

说到AI应用中的“最后一公里”，很多人会想到Agent系统。确实，AI Agent可以实现从输入到输出的智能化处理，但问题在于，Agent本身并不是万能的。它就像是一个聪明的助手，有着强大的推理和执行能力，但缺乏领域专门知识和处理复杂任务的技能。Skills，才是让Agent真正走到最后一公里的关键！

Skills不仅为Agent提供了任务执行的详细指引，它还解决了一个大问题：如何让Agent在复杂的业务场景中灵活应对，尤其是在那些需要领域知识、工具调用和细节处理的任务中。Skills的核心价值就在于它为Agent提供了模块化的能力扩展，让Agent能够根据实际需求自动加载并灵活运用这些能力，完成超出预期的任务。

1.Skills的概念与原理

简而言之，Skills是Agent的能力扩展包。每个Skill都封装了特定任务的执行方法、工具调用和相关知识材料，帮助Agent在执行任务时不至于迷失方向。想象一下，如果你要让Agent完成一项任务，传统的做法是告诉它执行某个流程，但在实际应用中，Agent需要理解任务的背景，掌握相关工具和知识，才能顺利完成任务。而Skills正是提供了这些知识和工具，确保Agent能在实际场景中游刃有余。

每个Skill就像是给Agent准备的工作SOP（标准操作流程）大礼包：不仅告诉Agent如何操作，还提供了它所需的知识、工具和模板，甚至能够应对一些边缘情况。Skills让Agent不仅仅是按部就班地执行任务，而是能在遇到复杂、模糊的任务时，依然能够通过“观察-规划-执行”的交错反馈机制，灵活应对。

2.贷后预警智能体的痛点与Skills的解决方案

拿我们FTP工作室在贷后预警智能体的应用为例，Skills如何帮助解决其中的痛点呢？

数据处理与预警规则的灵活性：
在贷后风险监控中，常常需要根据不同的客户数据（例如还款记录、信用变动等）来生成预警信息。传统的做法是将规则硬编码在系统中，但如果规则变化或者需要处理不同的数据源，系统就会显得力不从心。而通过引入Skills，我们可以封装一个风险评估技能，在这个技能中定义如何处理特定的数据，如何对接外部数据源，甚至可以根据客户的需求动态调整预警标准。Skills的模块化和灵活性，使得预警规则可以根据实际需要不断更新和优化，而不需要重新编码整个系统。

下面是一个简单的示例MD文件，体现了一个风险评估技能的设计，它包含了技能的基本信息、指令、参考文档和所需脚本。

Risk Assessment Skill

Metadata

**Name**: Risk Assessment Skill
**Description**: A skill designed to assess the credit risk of a borrower based on various data points such as payment history, credit score, and external data.
**Category**: Financial Risk Management
**Version**: 1.0
**Created by**: FTP FinTech Studio

Task Overview

This skill helps AI Agents assess the creditworthiness of a borrower by considering various risk factors such as:

Credit score
Payment history
Debt-to-income ratio
External data (e.g., market conditions, macroeconomic trends)

Key Objectives

Collect relevant data from internal and external sources
Normalize and clean the data
Calculate risk score based on predefined models
Provide risk assessment report with recommendations

Execution Instructions

**Data Collection**:
- Fetch credit score from the internal database.
- Retrieve payment history and loan records from the bank’s system.
- Obtain macroeconomic data (e.g., inflation rate, unemployment rate) from an external API.
**Data Normalization**:
- Cleanse any missing or erroneous data points.
- Standardize data into the correct format for the risk model.
**Risk Score Calculation**:
- Apply the predefined credit risk model based on the borrower’s credit score, payment history, debt-to-income ratio, and external data.
- Assign a risk category (Low, Medium, High) based on the final score.
**Report Generation**:
- Generate a risk assessment report that includes the risk score, categories, and personalized recommendations (e.g., “Monitor payments closely” or “Offer loan with higher interest”).

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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